En resumen
- OpenSurgicalVision es un proyecto abierto de investigación y educación en visión artificial quirúrgica.
- Reunimos datos abiertos, los anotamos junto con cirujanos, entrenamos modelos y publicamos los resultados con honestidad, incluidos los que no funcionaron.
- No construimos un producto sanitario ni damos consejo clínico.
Lo que sigue son nuestros planes, no una lista de funciones terminadas. La hoja de ruta muestra lo que realmente está hecho.
Qué hacemos
Reunir datos abiertos. Convertimos los conjuntos de datos quirúrgicos abiertos existentes a un único formato con una única forma de cargarlos. Cuando una licencia no permite la redistribución, publicamos scripts de descarga y conversión en lugar de los datos.
Construir un benchmark reproducible. Las mismas particiones de datos (por paciente, no por fotograma), las mismas métricas y una tabla de resultados abierta, para que los modelos puedan compararse con justicia.
Entrenar y publicar modelos de referencia. Segmentación de instrumentos y anatomía, reconocimiento de fases quirúrgicas y eliminación del humo quirúrgico. Cada modelo viene con una descripción: con qué se entrenó, dónde rinde mal y cómo reproducirlo.
Anotar datos con cirujanos. Cirujanos voluntarios en ejercicio anotan vídeo en CVAT. Medimos la calidad por la concordancia entre los expertos, y el líder clínico del proyecto decide los casos discutidos.
Compartir nuestras herramientas. Los procesos de anotación, de entrenamiento y de aceleración de modelos y un servicio de demostración son abiertos, para que otros puedan repetir y mejorar nuestro trabajo.
Experimentar en abierto. Modificamos y comparamos arquitecturas de modelos con datos abiertos. Cada experimento se describe, es reproducible y se compara con una línea base, resultados negativos incluidos.
Automatizar el trabajo rutinario. Asistentes de software preparan datos, lanzan experimentos y redactan informes; las personas conservan las decisiones.
Escribir artículos y dar charlas. Convertimos los resultados en publicaciones científicas y ponencias en congresos.
Qué no hacemos
No construimos un producto sanitario. El proyecto no busca ni planea buscar el registro como producto sanitario. Todos los modelos y materiales son solo para investigación: RESEARCH USE ONLY – NOT FOR CLINICAL USE.
No aceptamos datos que puedan identificar a un paciente. Solo entran en el proyecto datos desidentificados con permiso de uso confirmado. Nunca se nos entregan vídeos ni imágenes brutos de pacientes.
No competimos con los fabricantes de equipamiento médico. Trabajamos en el ámbito de la ciencia y la educación: simuladores, formación de residentes e investigación reproducible.
No usamos datos ni trabajo de proyectos comerciales. El trabajo que las personas colaboradoras hacen para sus empleadores y los datos de sus clientes quedan fuera del proyecto.
No hacemos una búsqueda automática completa de arquitecturas. Requiere recursos de cómputo que un proyecto abierto no tiene. Probamos variantes dentro de un espacio que una persona ha definido de antemano y con un presupuesto de cómputo fijo.
No presentamos el progreso técnico como progreso clínico. Una métrica mejor es un resultado de ingeniería. El proyecto no afirma que un modelo sea «clínicamente mejor».
Por qué importa
- Datos abiertos no significa datos libres. Poder descargar un conjunto de datos no concede el derecho a redistribuirlo. Comprobamos la licencia de cada fuente.
- Un aviso de «solo para investigación» no sustituye a la valoración legal. Las cuestiones legales se tratan por separado, con abogados.
- Una buena métrica no demuestra beneficio para los pacientes. Solo los estudios clínicos pueden establecer el valor clínico; un benchmark no puede.